1. 数据结构及内存管理
2. 创建map
map的创建比较简单，在参数校验之后，需要找到合适的B来申请桶的内存空间 设置哈希种子 hash0，接着便是穿件hmap这个结构，以及对它的初始化。
3. 访问 map
key 经过哈希计算后得到哈希值，共 64 个 bit 位，计算它到底要落在哪个bucket桶时，只会用到最后 B 个 bit 位。
再用哈希值的高 8 位，找到此 key 在 bucket 中的位置，这是在寻找已有的 key。最开始桶内还没有 key，新加入的 key 会找到第一个空位，放入。
举个栗子，假定 B = 5，所以 bucket 总数就是 2^5 = 32。首先计算出待查找 key 的哈希，使用低 5 位 00110，找到对应的 6 号 bucket，使用高 8 位 10010111，对应十进制 151，在 6 号 bucket 中寻找 tophash 值（HOB hash）为 151 的 key，找到了 2 号槽位，这样整个查找过程就结束了。
如果在 bucket 中没找到，并且 overflow 不为空，还要继续去 overflow bucket 中寻找，直到找到或是所有的 key 槽位都找遍了，包括所有的 overflow bucket。
4. 扩容map
Go 源码里这样定义 装载因子
loadFactor := count / (2^B)
count 就是 map 的元素个数，2^B 表示 bucket 数量。
再来说触发 map 扩容的时机：在向 map 插入新 key 的时候，会进行条件检测，符合下面这 2 个条件，就会触发扩容：
- 装载因子超过阈值，源码里定义的阈值是 6.5。
- overflow 的 bucket 数量过多：当 B 小于 15，也就是 bucket 总数 2^B 小于 2^15 时，如果 overflow 的 bucket 数量超过 2^B；当 B >= 15，也就是 bucket 总数 2^B 大于等于 2^15，如果 overflow 的 bucket 数量超过 2^15。
对于条件 1，元素太多，而 bucket 数量太少，很简单：将 B 加 1，bucket 最大数量（2^B）直接变成原来 bucket 数量的 2 倍。
对于条件 2，其实元素没那么多，但是 overflow bucket 数特别多，说明很多 bucket 都没装满。解决办法就是开辟一个新 bucket 空间，将老 bucket 中的元素移动到新 bucket，使得同一个 bucket 中的 key 排列地更紧密。这样，原来，在 overflow bucket 中的 key 可以移动到 bucket 中来。结果是节省空间，提高 bucket 利用率，map 的查找和插入效率自然就会提升。
5. 迁移
由于 map 扩容需要将原有的 key/value 重新搬迁到新的内存地址，如果有大量的 key/value 需要搬迁，会非常影响性能。因此 Go map 的扩容采取了一种称为“渐进式”地方式，原有的 key 并不会一次性搬迁完毕，每次最多只会搬迁 2 个 bucket。
上面说的 hashGrow() 函数实际上并没有真正地“搬迁”，它只是分配好了新的 buckets，并将老的 buckets 挂到了 oldbuckets 字段上。真正搬迁 buckets 的动作在 growWork() 函数中，而调用 growWork() 函数的动作是在 mapassign 和 mapdelete 函数中。也就是插入或修改、删除 key 的时候，都会尝试进行搬迁 buckets 的工作。先检查 oldbuckets 是否搬迁完毕，具体来说就是检查 oldbuckets 是否为 nil。
